朱悦璐;畅建霞
【摘 要】[目的]研究黄河流域年内和年际尺度的干旱特征,为评估干旱、半干旱地区极端气候提供参考.[方法]基于VIC模型划分0.5°×0.5°经纬网,结合黄河流域多年降水资料,将子流域所有网格日径流取均值,采用GPP(Gringorten plotting position)算法构建非参数多变量综合干旱指数(Non-parametric multivariate standardizeddrought index,NMSDI),并在黄河流域进行了实例应用.[结果](1)在6个月尺度上,干旱初期NMSDI指数与标准化降水指数(Standardized precipitation index,SPI)类似,末期与标准化流量指数(Standardized streamnow index,SSI)类似.(2)黄河上游及北部干旱较其他区域更为严重,旱灾风险春夏高、秋冬低.(3)黄河流域年内和年际的NMSDI指数以降低为主,但R/S分析表明,降低的趋势在未来有所减缓.(4)黄河流域年际NMSDI系列趋于稳定,仅渭河流域在1991年出现突变,可能是气候变化与人类活动耦合的结果.[结论]与传统的干旱指标相比,NMSDI综合了气象、水文干旱指标的特点且不依赖于假设的分布函数,可以有效捕获干旱状态,同时避免了不同指标之间不能直接比较的不足,在研究流域有较好的适用性.%[Objective] This study investigated drought characteristics at annual and int 声波识别er-annual scales in the Yellow River basin to provide reference for the assessment of extreme climate in arid and semi-arid regions.[Method] Grid cells with 0.5°×0.5° were set up based on VIC model.Combined with the multiply years precipitation data,the average runoffs of all sub basins were calculated,and the plotting position Gringorten algorithm was used to construct a non-parametric multivariate standardized drought index (NMSDI).[Result] (1) On 6-months scale,NMSDI was similar as standardized precipitation index (SPI) in early drought and similar as standardized streamnow index (SSI) in end drought.(2) The drought in the upper reaches and north of Yellow River was more severe than other regions,and drought risk in spring and summer was higher than in autumn and winter.(3) The annual and inter annual NMSDI indexes of the Yellow River basin decreased,while R/S analysis showed that the trend in future would reduce.(4) In the Yellow River basin,annual NMSDI series would tend still,only mutations occurred in the Wei River basin in 1991 as a result of climate change and human activities.[Conclusion] Compared with traditional drought index,NMSDI does not rely on assumptions about the distribution of function and avoids the lack of different indicators.It has good applicability in the study watershed.
穿越之取液系统油雾
【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(045)002
【总页数】10页(P203-212)
蝈蝈罐【关键词】综合干旱指数;非参数方法;VIC模型;标准化降水指数(SPI);黄河流域
【作 者】朱悦璐;畅建霞
【作者单位】西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048
【正文语种】中 文
【中图分类】P338+.6
传送侦测干旱是自然界的一种极端气候现象，其特点为波及的空间尺度大、时间跨度长、旱灾损失严重。随着我国经济的发展，干旱已成为制约农业和经济可持续发展的重要因素。因此，
干旱预测与旱灾防治，越来越成为当前形势下的研究热点[1-3]。干旱指标是评价干旱状况的有力工具，传统的干旱指标有相对标准化降水指数(SPI)[4]、帕默尔干旱指数[5]、相对湿润指数[6]、Z指数[7]等，在不同地区干旱时空变化规律研究中，这些指标都发挥着重大的作用。魏凤英等[8]以降水为主要因素，讨论了华北地区干旱指数的变化特征；马柱国等[6]、李剑锋等[9]分别采用湿润指数、降水指数作为干旱指标研究了北方地区，特别是西北地区的干旱演变特征；王升等[10]对黄土高原潜在蒸发规律进行了分析；Richard等[11]认为SPI指数较Z指数具有更好的计算稳定性，能够有效地描述干旱状态。由此可见，现有的研究成果已经非常丰富，但目前评价干旱的常用指标具有以下几点局限：第一，需假设一个适当参数的概率分布函数来拟合相关数据，即假设数据样本遵循某种特定分布，而实际上事先假定的分布函数不一定适应于指定流域。例如SPI指数常用拟合数据的Gamma分布就不可能适用于所有地域[12-13]；第二，干旱有农业干旱、气象干旱、水文干旱之分，不同干旱类型有不同的评价指标，而现有的各类可用指标由于其评判标准不同，不能直接进行比较；第三，单变量的干旱指标很难全面评价一场干旱从发生、持续到最终结束的所有特征。基于此，能否到一种适用于具体研究区域的干旱指标则显得尤为重要，传统的综合干旱指标虽然可以避免上述单变量指标的某些不足，但仍有其难以克服的缺点，这是由
于综合干旱指标的计算输入要素大多是实测的水文气象数据，并且这些数据要求有一定的连续性，但由于实测手段有限或地理位置偏远，监测难以进行，因而在资料获取上往往很难满足这一要求[14]。
综合以上认识，本研究基于大尺度半分布式水文模型VIC(Variable infiltration capacity，VIC)[15]构建一种非参数多变量综合干旱指标(Non-parametric multivariate standardized drought index，NMSDI)，以降水数据和VIC模型中间输出变量-网格产流量为计算输入要素，从空间和时间上对干旱特征加以描述，采用NMSDI指标对黄河流域干旱时空分布进行评价，以验证该指标的适用性，进而为农业生产、干旱预测、旱灾防治等工作提供参考。
1.1 流域概况
黄河自古被称为中国的母亲河，流域地处95°～ 119°E，32°～ 41°N，发源于青海省巴颜喀拉山脉，由北转南并向东流动，最终注入渤海，总长度约5 464 km，流域面积752 443 km2。流域中部的黄土高原水土流失极为严重，自1979年以来每年约有10.6×108 t的泥沙被水流带入渤海[16]。流域为干旱、半干旱大陆性季风气候[17]，年降水量123～1 021 mm，年蒸发量700～1 800 mm[18]，年平均降雨量378 mm，由于流域地貌不同且面积较
大，降水由东南向西北逐渐递减，其分布呈现出明显的时空差异。为了系统地研究流域的干旱特征，将研究区划分为8个子流域，编号分别为26，28，29，31，33，36，40，41，其位置如图1所示。
1.2 气象及下垫面数据
本研究基于大尺度半分布式水文模型VIC构建综合干旱指标，VIC模型适用于模拟陆-气水平衡和能量平衡，是一个基于空间分布网格变化的分布式水文模型，其网格化特性便于同气候模型和水资源模型嵌套以评价气候变化对水资源的影响。
用以驱动VIC模型的输入数据有两类，其中一类为气象数据，另一类为下垫面数据。气象数据如降水、风速、温度等，来源于中国气象局(CMA)。模型下垫面数据，来源于中国土地植被类型图。我国的地类代码为3级分类，共有6大类67个小类(其中耕地的3级代码为山地、丘陵、平原、坡地)。该分类方法与VIC模型采用的美国马里兰(Maryland)大学提出的全球1 km陆面覆盖类型分类系统不同，因此在构建黄河流域植被文件时，本研究对植被类型进行前处理，即将中国土地利用类型图中多个子项合并成VIC模型中对应的一种植被分类，确保每个分类号对应的合并代码不重复出现。
2.1 模型构建胶圈电熔双密封聚乙烯复合管
对8个子流域分区进行网络划分，结果如图2所示。每个分区包含若干个经度×纬度为0.5°×0.5°大小的网格。选取1960-2012年流域对应的雨量站与气象站的逐日降水资料与日最高、最低气温资料，以经过处理后的中国土地利用类型图为下垫面资料，作为输入驱动VIC模型。
在产流阶段，VIC模型将土层分为3层计算，顶层和中间层用来反映土壤对降雨过程的动态响应，底层土壤用来表示土壤在暴雨过程中的缓慢变化。在一个计算单元格内动态表示Horton和Dunne产流机制，同时考虑土壤和降水空间分布不均匀性对2种产流机制的影响。在汇流阶段，网格内采用坡面汇流和河道汇流两种方式计算，分别以数字 1～8 代表网格向北、东北、东、东南、南、西南、西、西北汇流的8个方向，坡面汇流采用单位线法计算，河道汇流采用线性圣维南方程组计算[19-20]。
由于模型的产流和汇流相对独立，因此VIC模型的输出变量分为两类，其中一类为中间输出变量，另一类为最终输出结果。中间变量又分为网格上、中、下3层土壤含水量和网格产流量2种，土壤含水量是衡量农业干旱的重要指标，本研究暂不考虑，因此仅从气象干旱和
水文干旱出发，选取其中间变量-网格产流作为构建本研究综合干旱指数的要素。
2.2 参数率定
基于VIC模型评估地表水量、能量通量的方法，是现有技术条件下研究流域长系列水量平衡的一种重要手段。VIC模型包括8个水文参数，即基流非线性增长指数c，土壤上、中、下3层的厚度d1、d2和d3，最大基流流速Dm，非线性基流Ds，蓄水量曲线指数B，无线性基流时的土壤含水量Ws。其中c与d1一般取为2和0.1，剩下的6个参数都需要率定获得。
对于半分布式水文模型VIC，每个网格的6个参数都可改变，但由于模型本身的不确定性以及同一流域下垫面在时空上的近似性，为简化计算，按照前文所划分的8个子流域将模型划分为8个分区，在相同分区内，网格内相同参数的取值相同。由于均匀设计方案具有速度快、率定成果好的特点，因此本研究应用均匀设计率定方法对各个站点进行率定[21-22]，并选取效率系数CE和总量精度误差Er作为评价指标。本研究只展示31号子流域相关水文站率定成果，其余类似。31号子流域为渭河流域，干流和支流5个水文站及其率定成果见表1。
2.3 效果评价
由表1可以看出，各控制站效率系数CE均大于0.75，总量精度误差Er均小于5%，这表明河道出口断面的径流与实测资料吻合较好，VIC模型可以准确描绘研究区径流特征，因此采用模型中间输出变量-网格产流构建综合干旱指数是合理可行的。具体步骤如下：(1)计算每个网格日径流；(2)将子流域所有网格日径流取均值；(3)GPP通过(Gringorten plotting position)算法[23]，将该均值系列作为构建综合干旱指数的要素之一。降水要素的处理方式与径流类似，在此不再赘述。
利用基于网格插值计算后的日降水数据和VIC模型输出的网格日径流数据，即可采用下面方法构建NMSDI指数。
传统的SPI指数，是以两参数分布拟合降水频率，将累积Gamma概率转化为累积分布函数(CDF)的标准正态分布，SPI值可以通过标准正态分布的反演计算得到。同样，SSI的计算类似于SPI。但由于上述参数方法的局限性，本研究采用GPP算法[23]计算降水或其他变量的边缘概率，以自由分布取代经验概率分布，得到一个非参数的标准化指标。经验概率的计算公式为：
式中:P(xi)表示相应的经验概率，i为最小非0降水序列的等级，n为样本数。
方程(1)的结果可以变换为标准化指数(SI)，即：
式中: φ-1为标准正态分布函数的反函数，P代表由方程(1)得到的概率。
隧道定位由于单变量的干旱指数无法全面有效地表征干旱的开始、持续以及终止，而非参数方法可以扩展到一个更高维度构建多元干旱指标。将2个与干旱相关的变量，即降水和径流分别以X和Y表示，其二维分布定义为：
式中:Pj代表X和Y的联合概率分布，即降水和径流的联合概率分布；x、y为取值区间。
经验联合概率可以通过改进的多维GPP法计算，即：
式中:xk、yk为经过排频后第k个月的降水和径流值，mk表示xi、yi满足xi≤xk、yi≤yk条件下出现的次数，Pj(xk,yk)表示相应的经验概率。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议